Программный комплекс Electricae Oraculum

Программный комплекс, предназначенный для анализа и прогнозирования потребления электроэнергии. Позволяет анализировать структуру энергопотребления объектов электросетевого хозяйства, и получать краткосрочные(1 день), среднесрочные(1 неделя, 1 месяц) и долгосрочные(1 год) прогнозы потребления электроэнергии. Комплекс создан с использованием статистических методов и алгоритмов машинного обучения(ансамблевые методы, рекуррентные нейронные сети(LSTM).

Разработан прототип (MVP) в виде клиент-серверного приложения, проходящий апробацию путём прогнозирования потребления электроэнергии на собственные нужды объектов Южно-Уральского и Пермского ПМЭС (ПАО "ФСК ЕЭС" - МЭС Урала). В ходе работы написаны и опубликованы две статьи в журнале "Электроэнергия. Передача и распределение", готовится к защите магистерская диссертация по специальности "Фундаментальная информатика и информационные технологии"

Основные эффекты от реализации:

1. Для участников ОРЭМ - снижение издержек при работе на ОРЭМ.

2. Для СО ЕЭС - повышение надёжности работы энергосистемы

3. Для всех субъектов электроэнергетики - повышение уровня предсказуемости работы энергосистемы, получение эффективного инструмента мониторинга состояния энергосистемы, эффективное использование больших данных (телеметрическая информация и данные коммерческого учёта электроэнергии).

Тематика Энергопрорыв-2018: «Интеллектуальный учет и расчеты электроэнергии (Улучшающие технологии)»

Рейтинг проекта +2

Команда

+ Вступить в команду
Показать еще

Обсуждения

В чем нуждается проект

Кадровые ресурсы: 1. Front-end разработчик 2. Back-end разработчик 3. Data Scientist Технологические ресурсы: 1. Вычислительные мощности (отдельный сервер либо аренда вычислительных мощностей) Материальные ресурсы: 1. Финансирование на фонд оплаты труда и приобретение оборудования

Комментарии

Дмитрий Акимов

Здравствуйте! Изучил Вашу последнюю статью в журнале "Электроэнергия. Передача и распределение" (№2, 2018 г.). Правильно понимаю, что Вы для прогнозирования временного ряда используете лишь временной ряд того же показателя из прошлого? Как Вы считаете, можно ли улучшить прогностическую модель, используя какие-то дополнительные данные, как, например, температура воздуха?

Максим Мигранов

Добрый день, Дмитрий! Прошу прощения за столь долгое ожидание! Да, в своей работе мы пробовали использовать данные метеопрогноза, а также календарные признаки, указанные в статьи. В ходе исследований мы прогнозировали потребление как физ.лиц и муниципальных образований, так и подстанций. В случае с потреблением энергорайонов, метеорологические данные действительно улучшают качество прогноза. Так, погрешность месячного прогноза потребления Сосновского района Челябинской области составляла не более 5% на разных моделях. Но при работе с потреблением собственных нужды, мы пришли к выводу, что метеорологические данные:

1) Вносят сумятицу в работу модели
2) Имеют проблемы с точностью архива метеоданных, так как точка измерения может быть зачастую в 10-15км от подстанции, и там могут быть иные условия окружающей среды, а для модели разница в 1-2 градусы или м/с может быть чувствительна
3) Имеют проблемы с точностью прогноза, что также негативно влияет на точность.

Зачастую в статьях точность прогноза с использованием метеоданных считают на тех же архивных данных, что уже само по себе нарушает чистоту эксперимента. Так что в части метеоданных вполне достаточно сезонности, которая очень ярко выражена в структуре потребления.

Также стоит отметить, что очень сильно на потребление собственных нужд влияет ремонтная программа подстанция. Мы планируем провести эксперимент, разметив датасет размерностью 5 лет данными по выводу оборудования подстанции на планируемые ремонты. Также на основе этой модели мы попробуем создать классификатор разворота тренда, т.к. именно в точках разворота очень большая погрешность прогноза, а на суточном тренде направление может меняться каждые сутки.

На данный момент диссертация по исследованиям закончена, после получения разрешения ПАО "ФСК ЕЭС" на публикацию и защиты, диссертация и материалы с конкретными цифрами потребления будут выложены здесь, пока, увы, связан обязательствами.

Ответить +1 4 июня в 17:47
Дмитрий Акимов

Большое спасибо за подробный ответ! Задам еще пару вопросов, если позволите.
1) Какую нишу занимает Ваш проект относительно уже существующих систем прогнозирования в электроэнергетике? Правильно понимаю, что существует уже достаточно много разных комплексов прогнозирования для рынков, для диспетчерских управлений? То, что предлагает Ваш проект – прогнозирование электропотребления собственных нужд подстанций и отдельных небольших энергорайонов – какая-то новая область?..
2) Насколько я знаю, в российской электроэнергетике в целом имеет место нехватка достоверных статистических данных – например, данные об отключениях часто просто пишутся вручную в журналы, которые потом теряются, сама статистика, если и ведется, то всего последние несколько лет. Как Вы думаете, появление каких технических средств может улучшить ситуацию в этом плане? Как Вы вообще видите – какие данные в энергосистеме стоит измерять, и что прогнозировать?

Максим Мигранов

1) Пока что это экспериментальный проект в рамках ПАО "ФСК ЕЭС", и его дальнейшее развитие зависит от того насколько он будет интересен и сможет быть интегрирован в существующую программную экосистему компании. Касаемо аналогов - аналоги есть, но оценить результаты их работы практически невозможно, поэтому сложно что-либо о них говорить. Если бы было возможно устроить "challenge" на эталонном датасете, то мы приняли бы в нём участие. Что касается, например, энергосбытовых компаний, то во многих до сих пор прогноз делается путём экспертной оценки т.е. сидят отделы и вручную делают прогнозы. Так что объём потенциального рынка достаточно велики. Касаемо прогнозирования потребления собственных нужд, в рамках ПАО "ФСК ЕЭС" это сверхактуальная задача в рамках борьбы за снижение потребления электроэнергии. Ну а эксперимент с энергорайонами был лишь способом апробации работоспособности модели, и это может заинтересовать ОАО "СО ЕЭС", но у них есть свои способы прогнозирования, а также доступ к предполагаемым объёмам потребления на ОРЭМ.

2) С введением в энергетике ПК "АСУРЭО" и ПК "Заявки" ситуация значительно улучшилась, т.к. практически все работы, как плановые, так и внеплановые, проходят через регламент подачи заявок. Да, есть часть информации, которая теряется, но решить этот вопрос можно внедрением электронного журнала нарядов и распоряжений, который мог бы идти отдельной подсистемой того же АСУРЭО, и я, честно говоря, искренне не понимаю, почему это до сих пор не было реализовано, учитывая что с точки зрения программной разработки, это не является какой-то сверхсложной задачей.

Ответить +1 5 июня в 19:37
Дмитрий Акимов

Спасибо за ответы! Буду с интересом следить за проектом и выходящими материалами.

Ответить 0 6 июня в 13:40
Максим Мигранов

Для обеспечения бесперебойного наблюдения за потреблением подстанции и работы реализации исследуемых моделей и алгоритмов прогнозирования на основе данных, получаемых из разных источников, была разработан программный комплекс прогнозирования потребления электроэнергии.

Основные требования, предъявляемые к программному комплексу:

прогнозирование энергопотребления собственных нужд объектов электросетевого хозяйства предприятия;

определение аномалий в структуре энергопотребления

клиентское приложение с возможностью графического представления архивных данных энергопотребления

В предложенном варианте функционирование программного комплекса достигается за счет взаимодействия компонентов структуры, представленной на рисунке


Ответить 0 9 июня в 11:00
Максим Мигранов

Для построения программного комплекса, включая применение методов и алгоритмов прогнозирования энергопотребления исследуемых объектов, была разработана платформа на основе паттерна MVC.

Шаблон проектирования MVC предполагает разделение данных приложения, пользовательского интерфейса и управляющей логики на три отдельных компонента: Модель, Представление и Контроллер – таким образом, что модификация каждого компонента может осуществляться независимо.

Основные преимущества MVC архитектуры:

­ единая концепция системы. Несомненным плюсом MVC является единая глобальная архитектура приложения. Даже в сложных системах, разработчики (как те, которые разрабатывали систему, так и вновь присоединившиеся) могут легко ориентироваться в программных блоках. Например, если возникла ошибка в логике обработки данных, разработчик сразу отбрасывает 2-блока программы (controller и view) и занимается исследованием 3-го (model).

­ упрощен механизм отладки приложения. Т. к. весь механизм визуализации теперь сконцентрирован в одном программном блоке, упростились механизмы опционального вывода графических элементов.

В свою очередь, к основным недостаткам данного подхода можно отнести:

­ необходимость использования большего количества ресурсов. Сложность обусловлена тем, что все три фундаментальных блока являются абсолютно независимыми и взаимодействуют между собой исключительно путем передачи данных. Controller должен всегда загрузить (и при необходимости создать) все возможные комбинации переменных и передать их в Model. Model, в свою очередь, должен загрузить все данные для визуализации и передать их во View. Например, в модульном подходе, модуль может напрямую обрабатывать переменные окружения и визуализировать данные без загрузки их в отдельные секции памяти;

­ усложнен механизм разделения программы на модули. В концепции MVC наличие трех блоков (Model, View, Controller) прописано жестко. Соответственно каждый функциональный модуль должен состоять из трех блоков, что в свою очередь, несколько усложняет архитектуру функциональных модулей программы;

­ усложнен процесс расширения функционала. Проблема очень схожа с вышеописанной. Недостаточно просто написать функциональный модуль и подключить его в одном месте программы. Каждый функциональный модуль должен состоять из трех частей, и каждая из этих частей должна быть подключена в соответствующем блоке.

Предлагаемая архитектура построения приложения представлена на рисунке

Ответить 0 9 июня в 11:02

Добавление комментария